AI导读：

DeepSeek凭借技术创新、成本效率和开放生态，迅速在AI领域产生巨大影响力，重塑产业链格局，提振国产算力信心，同时AI与各行各业的结合将是大势所趋，未来算力可能依赖于量子计算和可控核聚变等革命性突破。

3月31日，由21世纪经济报道联合清华大学经济管理学院高管教育中心主办、星能资产协办的“科技重构价值——2025年股权投资春季论坛”，在清华大学成功召开。论坛聚焦科技与股权投资，汇聚宏观政策领域与股权投资行业专家，大健康与科技产业的顶尖学者、资深投资人、精英企业家。

论坛上，见朴基金合伙人胡建谅带来“Deepseek加速迈向通用AI时代”的主题演讲，深入剖析DeepSeek的技术密码、对AI产业链的颠覆性影响及未来投资机遇。

揭秘DeepSeek背后的技术三重奏

DeepSeek为何能在短时间内产生巨大影响力？胡建谅认为，这得益于技术创新、成本效率和开放生态的合力。核心在于两大技术创新：混合专家模型（MOE）和多头潜在注意力（MLA）。MOE通过“门控网络”智能选择调用相关“专家”部分，提高运算效率。MLA优化注意力机制，减少重复计算，降低显存消耗。强化学习（RL）的应用则让AI与物理世界和用户反复互动，提升智能水平和适应性。

这三项技术的结合，造就了DeepSeek“低成本、高性价比”的核心竞争力。更重要的是，DeepSeek选择开源，打破了技术生态垄断，激发了国内AI应用创新活力。

重塑产业链：DeepSeek效应下的硬件新格局

DeepSeek的成功，迅速扩散至整个AI产业链，尤其在硬件层面引发深刻变革。其高效表现提振了市场对国产算力的信心，国产GPU厂商迎来发展机遇。同时，高带宽内存（HBM）技术成为关键，但全球HBM市场被垄断，中国需突破国产化瓶颈。光电共封装（CPO）和多光纤连接器（MPO）技术成为新的研发热点，中国仍有追赶机会。

此外，液冷散热、特种机柜等基础设施也备受关注。

AI落地场景与终极算力之源

DeepSeek的成功加速了AI走向通用、应用的步伐。未来AI投资需紧密围绕应用场景展开。DeepSeek等大模型为机器人装上更聪明的“大脑”，但需与“小脑”和“本体”完美融合。AI与各行各业的结合将是大势所趋，关键在于找到合适的切入点。

展望未来，支撑AGI所需的巨大算力可能依赖于量子计算和可控核聚变等革命性突破。

（文章来源：21世纪经济报道）